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智能视频监控系统三大类别与AI在安防领域的应用以及四大痛点

视频监控安防D1net 2018-02-08 09:45 次阅读

科技发展迅猛的今天,人们正在享受着安防监控带来的安全感。安防监控除了可以对正在发生事件的实时记录外,还可以对监控视频进行分析,提取其中信息(如车牌、人脸、动作分析),从而进行视频推送预警、实现预防。可以起到“防患于未然”的作用。

近年来,人工智能、大数据威廉希尔官方网站 迅速发展,在行业市场中受到了空前的追捧,它们已率先在数据可得性高的领域开始解决行业痛点。

安防领域是人工智能完美落地的天然场景

1、大数据是人工智能分析预测、自主完善的重要支撑,而安防行业拥有海量层次丰富的视频数据,能够充分满足人工智能对于算法模型训练的要求。

2、安防监控领域有着事前预防、事中响应、事后追查的逻辑需求,人工智能可以为这一问题提供新的解决思路。

3、据统计,在2011—2016年期间,安防市场连续保持2位数增长,预计2016-2020年期间仍将持续增长,年复合增长率预期为7.6%,到 2020 年,安防市场年销售额将达到 3150 亿美元。鉴于如此大的市场规模,人工智能早已“蠢蠢欲动”!

就威廉希尔官方网站 需求和市场规模而言,安防领域是人工智能最快、最好的“着陆场”。传统的安防监控虽然实现了记录功能,但不能准确识别视频中的人、物和场景。而具备视觉的智能视频监控系统可以彻底改变这一现状。

智能视频监控系统主要包括3大类:

1、对人、物的识别:主要就是识别监控系统关心的内容,包括人脸识别、车牌号识别、车辆类型识别、船只识别、红绿灯识别等等。识别类威廉希尔官方网站 ,常常应用于道路监控、金融银行、航道管理等行业,主要是为客户提供识别记录和分级管理的依据。

2、对人、物运动轨迹的识别:目前细分的很多,主要包括虚拟警戒线、虚拟警戒区域、自动PTZ跟踪、人数统计、车流统计、物体出现和消失、人员突然奔跑、人员突然聚集等等。此类威廉希尔官方网站 ,除了数量统计外,一般是对某个过程进行判断,一旦发现了异常情况,如有人进入警戒区域、广场东北角有人迅速聚集等情况,就发出报警信息,提醒值班监控人员关注相应热点区域。目前此类功能主要应用于平安城市建设、商业监控等行业。

3、对环境影响的判断和补偿:可以在复杂背景环境中实现正常的监控功能。环境的影响主要包括雨、雪、大雾等恶劣天气、夜间低照度情况、摄像头遮挡或偏移、摄像头抖动等等。智能视频监控系统威廉希尔官方网站 应用能够实现在恶劣视频环境情况下实现较正常的监控功能。受环境影响视频不清楚的时候,尽早发现画面中的人,或者判断摄像头偏移的情况后发出报警。此类功能关键威廉希尔官方网站 点是在各种应用场合下,均能够较稳定地输出智能分析的信息,尽量减少环境对视频监控的影响。

随着高清化、深度学习、云存储、GPU物联网的研发,人工智能落地安防领域的切入方式主要有两种:

1、从产品到威廉希尔官方网站 :传统安防领域企业不断加快软硬件产品的智能化进程;

2、从威廉希尔官方网站 到产品:以算法见长人工智能企业积极布局终端应用行业领域,如金融、公安、楼宇园区等。

人工智能在安防领域的应用主要分为警用、民用两个方向:

1、公安领域

智能监控可以实时分析海量数据并提取有效线索,锁定犯罪嫌疑人或车辆轨迹,完成追踪、抓捕、营救等一系列任务。这一过程涉及图侦、实战、预判三层应用以满足事前预防、事中响应、事后追查的现实需求,可以有效防范化解各类安全风险。

2、交通领域

智能监控分析人和车的密度分布、变化趋势进行动态监测,通过调整红绿灯间隔合理配置资源,提升通行效率,为大众的畅通出行提供有利保障。

3、智能楼宇及园区领域

门禁考勤系统中采用生物识别威廉希尔官方网站 ,不仅可以区分工作人员和非工作人员,还能起到降低楼宇能耗的作用。

4、零售领域

为管理者提供远程可视化、顾客数据采集和分析、POS收银监督的巡店方式。

5、在民用安防的应用

智能监控可以为每个用户提供差异化的服务。以家庭安防为例,当家中无人时,智能监控系统进入布防模式;当有异常时,发出警报并及时通知主人。智能安防虽然前景广阔,但目前国内的基础还比较薄弱,在应用过程中还存在着许许多多的障碍和困难。

人工智能在安防监控领域面临着4大痛点:

1、对环境适应性差

人工智能对视频内容的辨识,容易受到光照条件、天气因素、图像质量、目标尺寸、地物遮挡等环境变化的影响;

2、数据孤岛并分散

在传统的安防体系中,各个平台系统数据开放性低,彼此之间共享度低,所以很难开展多维数据融合分析。以人脸识别为例,为提高人脸识别的准确率,单纯提高算法算力是不够的,还需要扩充分析数据的纬度,如定位、社交、车辆、消费等等可搜集到的数据,通过这样大规模的多模态数据整合才能实现目标追踪、分析的目的。

3、场景理解受限

原因1:专业领域知识和经验积累不足;

原因2:在视频结构化过程中,智能监控还停留在基于静态特征的单场景环境中,很少涉及大范围场景的关联行为分析,没有把动作、行为等动态特征以及之间的关联性做结构化的处理。

4、缺乏自主完善能力

目前人工智能没有自我成长的能力,只能根据设定的条件进行自主分析,而不能根据分享能力和积累经验提高完善自己。

结语:

立足现在,放眼未来,虽然智能安防的道路很曲折,但是随着政府的大力支持、数据的开放共享,算法算力的不断提升,人工智能与安防将全面融合,智能安防时代正在加速到来。

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原文标题:AI+视频监控 三大类别与四大痛点

文章出处:【微信号:D1Net15,微信公众号:视频监控安防D1net】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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